基于Multi-Agent的智能植物系统的构建与应用研究
本文选题:智能植物 切入点:Multi-Agent 出处:《中国农业科技导报》2017年05期 论文类型:期刊论文
【摘要】:植物的智能化是在物联网传感数据实时驱动下,由知识模型和多源异构数据融合计算提供智能决策,从而实现植物与环境、植物与人、植物与植物之间互联互通、全程感知与实时反馈的智能化过程,探讨了智能植物的概念、内涵、技术体系及基于Multi-Agent的智能植物系统构建方法。针对植物智能行为复杂异构性,将Multi-Agent技术应用于植物的生长计算和行为模拟,从面向服务的智能植物农业应用出发,综合分析了植物的自治性、反应性、社会性和主动性等智能属性、概念和内涵,构建了多智能体智能植物系统。多智能体智能植物系统的内核由感知器Agent、数据处理Agent、知识模型Agent、智能计算Agent以及虚拟交互Agent构成,并详细描述了系统结构及其关键模型,在多Agent系统中,植物能够感知其所处的环境上下文,自主地决策其行为。构建了基于Multi-Agent的智能植物系统,并以果树修剪虚拟培训智能服务为例验证,结果表明,该系统交互性强、智能程度高、体验效果好,以期为智能植物的发展提供有益的帮助。
[Abstract]:The intelligent plant is driven by the sensor data of the Internet of things in real time. The intelligent decision is provided by the knowledge model and multi-source heterogeneous data fusion computing, so as to realize the interconnection between plants and environment, between plants and people, between plants and plants. In this paper, the concept, connotation, technical system and construction method of intelligent plant system based on Multi-Agent are discussed. Based on the application of Multi-Agent technology to plant growth calculation and behavior simulation, the intelligent properties, concepts and connotations of plants such as autonomy, responsiveness, sociality and initiative are comprehensively analyzed from the application of intelligent plant agriculture oriented to services. A multi-agent intelligent plant system is constructed. The kernel of multi-agent intelligent plant system is composed of perceptron, data processing, knowledge model, intelligent computing Agent and virtual interactive Agent. In a multi-#en0# system, plants can perceive the context of their environment and decide their behavior autonomously. An intelligent plant system based on Multi-Agent is constructed, and the virtual training intelligent service for fruit tree pruning is used as an example. The results show that, The system has strong interactivity, high intelligence and good experience effect, which is expected to provide useful help for the development of intelligent plants.
【作者单位】: 北京林业大学信息学院;北京农业信息技术研究中心数字植物北京重点实验室;
【基金】:国家863计划项目(2013AA102405) 北京市科技新星项目(Z131101000413022)资助
【分类号】:S126;TP18
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本文编号:1634859
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